vaqt seriyalari usullaridan foydalangan holda mahsulotlarga bo‘lgan talabni prognozlash

PDF 11 pages 444.4 KB Free download

11 pages

FaylHub.uz

Download via Telegram

Size 444.4 KB

File type PDF

Pages 11

Updated Dec 2025

Page preview (5 pages)

Scroll down 👇

1 / 11

o’zbekiston respublikasi muhammad al-xorazmiy nomidagi toshkent axborot texnologiyalari universiteti ma’lumotlarning intelektual tahlili fanidan mustaqil ish mavzu:"vaqt seriyalari usullaridan foydalangan holda mahsulotlarga bo‘lgan talabni prognozlash" . bajardi: haydarov a tekshirdi: karimberdiyev.j toshkent-2025 mavzu:"vaqt seriyalari usullaridan foydalangan holda mahsulotlarga bo‘lgan talabni prognozlash" muammo: bugungi kunda mahsulotlarga bo‘lgan talabni to‘g‘ri prognoz qilish muhim ahamiyatga ega. bu, ayniqsa, kompaniyalar uchun zaxiralarni boshqarish, ishlab chiqarish jarayonlarini optimallashtirish va mahsulotlarning bozor talabiga mosligini ta’minlashda yordam beradi. vaqt seriyalari analizi yordamida, o‘tgan davrlarda kuzatilgan talab o‘zgarishlariga asoslanib, kelajakdagi talabni prognoz qilish mumkin. biroq, bozor sharoitlari, sezilarli o‘zgarishlar va iste’molchilar xattiharakatlaridagi o‘zgarishlarni hisobga olishda ba’zi qiyinchiliklar mavjud. masala: agar mahsulotlarga bo‘lgan talabning vaqt o‘tishi bilan o‘zgarishini aniq tahlil qilib, prognozlash usullarini qo‘llagan holda, kelajakdagi talabni hisoblash mumkin bo‘lsa, kompaniya o‘z ish faoliyatini samarali boshqarishi mumkin. ammo, bu uchun samarali vaqt seriyalari prognozlash usulini tanlash kerak. maqsad: ushbu ishning maqsadi — mahsulotlarga bo‘lgan talabni vaqt seriyalari usullari yordamida prognozlash. …

2 / 11

dir. ushbu ma’lumotlar asosida kelajakdagi o‘zgarishlarni prognoz qilish uchun bir qancha metodlar mavjud. vaqt seriyalaridan foydalanish, iqtisodiy tahlil, talabni prognozlash, moliyaviy hisobotlarni shakllantirish va boshqa sohalarda qo‘llaniladi.vaqt seriyalari prognozlashning eng mashhur metodlaridan biri harakatlanuvchi o‘rtacha (moving average) usulidir. ushbu metod, ma’lumotlarning o‘rtacha qiymatini olish orqali, qisqa muddatli o‘zgarishlarni yumshatib, umumiy tendensiyani aniqlashga yordam beradi. moving average ikkita asosiy turga bo‘linadi: oddiy harakatlanuvchi o‘rtacha (sma) va og‘irlikli harakatlanuvchi o‘rtacha (wma). sma usulida berilgan davrda ma’lumotlarning arifmetik o‘rtachasi olinadi, wma usulida esa ba’zi ma’lumotlarga yuqori og‘irliklar berib o‘rtacha qiymat hisoblanadi. autoregressive integrated moving average (arima) modeli, vaqt seriyalarini prognozlashda keng qo‘llaniladigan metodlardan biridir. arima modeli uchta asosiy komponentdan tashkil topgan: autoregressive (ar), integrated (i) va moving average (ma). ar komponenti o‘tgan davrdagi qiymatlarning hozirgi qiymatga ta’sirini ifodalaydi. i komponenti esa seriyaning differensiyasini olish orqali trendlarni tekislashga yordam beradi. ma komponenti esa xatoliklarni hisobga olib prognozlash imkonini beradi. arima modeli vaqt seriyalarining turli …

3 / 11

adi va mavsumiy o‘zgarishlarni tahlil qilish uchun qo‘llaniladi. holt-winters metodi vaqt seriyalarining trend va mavsumiy o‘zgarishlarini hisobga olgan holda, prognoz qilishda ishlatiladigan usuldir. bu metodda uchta parametr mavjud: boshlang‘ich qiymat, trend va mavsumiylik. holt-winters metodi ayniqsa, mavsumiy o‘zgarishlarni hisobga olgan holda, aniq prognozlar taqdim etishga yordam beradi. vaqt seriyalari asosida prognozlashda ma’lumotlar turini va xususiyatlarini hisobga olish muhimdir. ba’zi hollarda ma’lumotlar statsionar holatga keltirilishi kerak, ya’ni trend yoki mavsumiy o‘zgarishlar olib tashlanadi. bu uchun differensiyalash usulidan foydalaniladi. xatoliklar tahlil qilinib, prognozning aniq va ishonchli bo‘lishi uchun metrikalar, masalan, root mean squared error (rmse) yoki mean absolute percentage error (mape) kabi baholash usullari qo‘llaniladi. yuqoridagi metodlarning har biri o‘zining ustunliklari va kamchiliklariga ega. shuning uchun, to‘g‘ri modelni tanlash, ma’lumotlarning xususiyatlariga qarab aniqlanadi. bu metodlarning qo‘llanilishi mahsulotlarga bo‘lgan talabni prognozlashda samarali yechimni taqdim etadi va kompaniyalar uchun zarur bo‘lgan ma’lumotlarni taqdim etadi. ishning borishi: ishni bajarish uchun birinchi navbatda, mahsulotlarga bo‘lgan talabni …

4 / 11

'lumotlar to‘plami vaqt seriyalari sifatida ko‘rsatiladi. 2. vaqt seriyasining to‘g‘ri shaklini olish: vaqt seriyalari uchun ma’lumotlar to‘plamini olishdan keyin, ularni to‘g‘ri shaklda tayyorlash zarur. buning uchun, ma'lumotlarning vaqtga ko‘ra to‘g‘ri tartibda joylashganligini tekshirish kerak. agar ma'lumotlar tartibsiz bo‘lsa, uni saralash kerak. 3. modelni yaratish: modelni yaratish uchun turli usullarni qo‘llash mumkin, masalan: o arima modeli: arima modeli vaqt seriyalarini prognozlashda keng qo‘llaniladi. bu modelni yaratish uchun ma'lumotlarning differensiyalash darajasini aniqlash va optimal parametrlarni tanlash zarur. arima modelining parametrlarini aniqlashda auto arima funksiyasi yordamida optimal parametrlarni topish mumkin. o exponential smoothing: bu modelda, oxirgi qiymatlarga ko‘proq e'tibor beriladi. ushbu metodni qo‘llashda ham parametrlarni moslashtirish kerak bo‘ladi. o moving average: ushbu metod oddiy harakatlanuvchi o‘rtachalarni hisoblash orqali seriyaning umumiy tendensiyasini olish imkonini beradi. bu metodda ham ma’lumotlarga asoslangan parametrlar o‘rnatiladi. 4. modelni baholash: modelni yaratgandan so‘ng, uning ishlashini baholash zarur. prognozning aniqligini baholash uchun mean squared error (mse), root mean squared error …

5 / 11

sh uchun scatter plot va line plot diagrammalaridan foydalanish mumkin. masala yechimi: 1. ma'lumotlar to‘plamini tayyorlash: birinchi bosqichda, mahsulotlarga bo‘lgan talabni prognozlash uchun kerakli ma'lumotlarni yuklashimiz kerak. bu ma'lumotlar tarixiy talabni o'z ichiga oladi va vaqt seriyasi sifatida tashkil etilgan. pandas kutubxonasi yordamida csv faylini o‘qiymiz va uni indeks sifatida date ustunini belgilaymiz. import pandas as pd # ma'lumotlarni yuklash data = pd.read_csv('product_demand.csv', parse_dates=['date'], index_col='date') # ma'lumotlar namunasi print(data.head()) bu bosqichda, date ustunidan vaqt ko‘rsatilgan va uni indeks sifatida ishlatishga tayyorlanadi. head() metodidan foydalanib, ma'lumotlarning dastlabki qismini ko‘rishimiz mumkin. 2. vaqt seriyasining tekshirilishi: vaqt seriyasining to‘g‘ri shaklini olish uchun, ma'lumotlarni tartibga keltirishimiz kerak. agar ular noto‘g‘ri formatda bo‘lsa, ularni moslashtiramiz. sort_index() metodi yordamida vaqt bo‘yicha saralaymiz. # vaqt seriyasini saralash data = data.sort_index() # ma'lumotlarni vaqt bo'yicha saralash 3. modelni yaratish (arima usuli): arima modelini yaratish uchun, biz statsmodels kutubxonasidagi arima modelidan foydalanamiz. arima (autoregressive integrated moving average) modeli vaqt …

Want to read more?

Download all 11 pages for free via Telegram.

Download full file

About "vaqt seriyalari usullaridan foydalangan holda mahsulotlarga bo‘lgan talabni prognozlash"

o’zbekiston respublikasi muhammad al-xorazmiy nomidagi toshkent axborot texnologiyalari universiteti ma’lumotlarning intelektual tahlili fanidan mustaqil ish mavzu:"vaqt seriyalari usullaridan foydalangan holda mahsulotlarga bo‘lgan talabni prognozlash" . bajardi: haydarov a tekshirdi: karimberdiyev.j toshkent-2025 mavzu:"vaqt seriyalari usullaridan foydalangan holda mahsulotlarga bo‘lgan talabni prognozlash" muammo: bugungi kunda mahsulotlarga bo‘lgan talabni to‘g‘ri prognoz qilish muhim ahamiyatga ega. bu, ayniqsa, kompaniyalar uchun zaxiralarni boshqarish, ishlab chiqarish jarayonlarini optimallashtirish va mahsulotlarning bozor talabiga mosligini ta’minlashda yordam beradi. vaqt seriyalari analizi yordamida, o‘tgan davrlarda kuzatilgan talab o‘zgarishlariga asoslanib, kelajakdagi talab...

This file contains 11 pages in PDF format (444.4 KB). To download "vaqt seriyalari usullaridan foydalangan holda mahsulotlarga bo‘lgan talabni prognozlash", click the Telegram button on the left.

Tags: vaqt seriyalari usullaridan foy… PDF 11 pages Free download Telegram